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La inteligencia artificial que ayuda a escribir código suele conectarse a grandes servidores externos, aunque tu computador tenga potencia suficiente para hacer parte del trabajo. GitHub anunció el 28 de octubre una vista previa experimental de Copilot Fusion con selección automática de modelos locales. La idea es dejar que el asistente decida cuándo puede utilizar una IA instalada en el equipo y cuándo necesita acudir a la nube. Suena cómodo, pero hay requisitos técnicos y una aclaración importante sobre privacidad.

GitHub Copilot ya permitía seleccionar entre modelos de inteligencia artificial para distintas tareas. La novedad de Fusion es el enrutamiento inteligente: en ciertas condiciones puede escoger un modelo local compatible sin que el desarrollador cambie manualmente la configuración para cada solicitud. La función aparece en herramientas como Copilot CLI, la aplicación Copilot y Visual Studio Code, pero el despliegue es experimental y debe activarse. No equivale a una característica universal disponible en todas las cuentas.

En computadores Windows compatibles, GitHub ofrece una descarga administrada del modelo MAI Code 1.1 Flash a través de Windows ML. En la aplicación Copilot se configura el proveedor local y se habilita el enrutamiento automático dentro de los experimentos. En Visual Studio Code existe un ajuste específico, chat.copilot.localModel.enabled, mientras que en la interfaz de línea de comandos se puede activar el modo experimental y revisar opciones desde /model.

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Qué hay detrás del anuncio

Quienes trabajan con macOS o Linux también tienen una alternativa, aunque requiere más configuración. Copilot CLI permite utilizar ciertos modelos instalados manualmente mediante un servidor local compatible con la API de OpenAI. GitHub menciona compatibilidad con MAI Code 1.1 Flash y Qwen3.8 Flash Next bajo requisitos concretos. No basta con instalar cualquier modelo de lenguaje y esperar que Fusion lo reconozca; la elegibilidad depende del proveedor, soporte y recursos disponibles.

El principal atractivo de un modelo local es que algunas tareas podrían procesarse sin enviar su contenido íntegro a un proveedor de inferencia externo. Esto puede ser útil para latencia, costos y ciertos flujos de desarrollo sensibles. Pero GitHub advierte algo fundamental: Copilot Fusion no se vuelve completamente offline. Las decisiones de enrutamiento todavía se realizan mediante servicios en la nube, y distintas solicitudes pueden terminar en modelos remotos.

Además, ejecutar IA en el computador necesita memoria, almacenamiento y potencia de procesamiento. Un equipo básico podría sufrir ralentizaciones si intenta cargar un modelo demasiado grande. También pueden variar las protecciones y comportamientos de seguridad respecto de los modelos provistos por Copilot. Por eso, antes de usarlo en una empresa, los equipos de TI deberían revisar permisos, tratamiento de código, políticas internas y compatibilidad con sus herramientas habituales.

Para los equipos que trabajan en una empresa, el experimento requiere una política de uso concreta. Conviene definir qué proyectos pueden utilizar modelos locales, cuáles necesitan conexión a servicios corporativos y cómo se revisan los registros. Una automatización que decide qué modelo responderá no reemplaza una revisión del código producido. La decisión final sobre incorporar una sugerencia sigue siendo humana, especialmente cuando hay claves, información personal o procesos sensibles en juego.

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Qué significa para Chile

Para un desarrollador chileno independiente, lo interesante es poder comparar una tarea sencilla —como explicar una función o completar un fragmento de código— con un trabajo más complejo que tal vez requiera la nube. Esa flexibilidad podría ahorrar tiempo, aunque todavía no corresponde prometer un ahorro económico determinado o mejor rendimiento. La empresa no publicó una comparación universal que funcione para todos los computadores y lenguajes.

La tendencia conversa con otras noticias de OHZOM. Ya explicamos la IA local dentro del navegador Opera y las amenazas de instaladores falsos de herramientas de IA. La recomendación se mantiene: usar canales oficiales, revisar permisos y no confundir “local” con “sin riesgos”. La seguridad depende del sistema completo, no de una sola etiqueta.

Copilot Fusion abre una etapa interesante para los asistentes de programación: decidir entre la capacidad del computador y la de la nube. Por ahora es una prueba experimental con limitaciones claras. Fuente: anuncio oficial de GitHub del 28 de octubre de 2026.

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